用matlab编写一个函数，函数有三个形参，一个是图像(同时支持黑白图像和彩色图像)，一个是卷积核，一个是卷积模式(valid same full)，输出卷积后的图像，存储为png图像。配套函数文件，还需要写一个调用函数文件，展现函数功能。

在MATLAB中，你可以创建一个名为`convolveImage.m`的函数，用于实现图像的卷积操作。以下是一个简单的示例函数，它接受一个输入图像、一个卷积核和一个卷积模式，并返回卷积后的图像并将其保存为PNG格式：

function convolved = convolveImage(img, kernel, mode)
    % 检查输入数据类型
    if ~isnumeric(img) || ~isequal(size(img), size(kernel))
        error('Invalid input image or kernel. Please provide numeric arrays of the same dimensions.');
    end

    % 判断图像是否为彩色还是灰度
    isColor = size(img, 3) > 1;
    
    % 卷积操作，针对黑白和彩色图像处理
    if isColor
        convolved = imfilter(img, kernel, mode, 'replicate');
    else
        convolved = imfilter(img(:), kernel(:)', mode, 'replicate'); % 转换为一维卷积
        convolved = reshape(convolved, size(img)); % 重构到原图像尺寸
    end
    
    % 将结果转换为uint8范围，因为PNG通常需要这种格式
    convolved = uint8(min(max(convolved, 0), 255));
    
    % 保存为PNG
    imwrite(convolved, ['convolved_' num2str(mode) '.png']);
end

接下来，我们会在`mainFcn.m`文件中创建一个调用示例：

% 调用函数文件
function main()
    % 创建一个测试图像（这里以彩色图片为例）
    img = imread('test_image.png');

    % 定义卷积核
    kernel = fspecial('gaussian', [5 5], 2); % 高斯滤波器

    % 使用valid模式
    convolved_valid = convolveImage(img, kernel, 'valid');

    % 使用same模式
    convolved_same = convolveImage(img, kernel, 'same');

    % 使用full模式
    convolved_full = convolveImage(img, kernel, 'full');

    disp('Convolution complete. Images saved as PNG.');
end

在这个例子中，你需要确保`imread`函数能找到你的`test_image.png`文件。运行`mainFcn.m`即可完成整个流程。